Success story: AI pomáha zachraňovať ženské životy
Strach z rakoviny prsníka je tichým spoločníkom mnohých žien. Stačí jedno pozvanie na preventívne vyšetrenie, jeden telefonát od lekára či jedno čakanie na výsledky – a myseľ je plná otázok: „Som v poriadku?“ „Čo ak nie?“ „Môže sa niečo prehliadnuť?“
Aj keď skríning potvrdí negatívny nález, obavy často pretrvávajú.
Práve preto má zmysel hľadať nové cesty, ako rakovinu zachytiť čo najskôr. Nie nahradiť lekárov, ale pomôcť im vidieť viac, rýchlejšie a istejšie. A práve tu vstupuje do príbehu umelá inteligencia. Avšak nie ako sci-fi technológia, ale ako nástroj, ktorý môže raz pomáhať chrániť životy.
Slovenský výskumný tím zo Žilinskej univerzity spojil medicínu, AI a európske superpočítače do spoločného projektu s jasným cieľom: zlepšiť presnosť detekcie rakoviny prsníka a podporiť lekárov pri interpretácii mamografických snímok.
Výzva
Mamografia produkuje obrovské objemy obrazových dát. Jediný projekt môže pracovať so stovkami tisíc snímok v extrémne vysokom rozlíšení. Slovenský tím zo Žilinskej univerzity pracoval s viac než 434 000 mamogramami, čo predstavuje dáta v rozsahu niekoľkých terabajtov.
Zároveň sa rozhodol použiť model typu foundation model – obrovskú neurónovú sieť s takmer miliardou parametrov, pôvodne vyvinutú pre všeobecnú analýzu obrazov. Takýto model má obrovský potenciál, no kladie extrémne nároky na výpočtový výkon, pamäť aj rýchlosť práce s dátami.
Rýchlo sa ukázalo, že bežná výskumná infraštruktúra na takýto objem výpočtov jednoducho nestačí. Bez superpočítača by projekt nemohol pokračovať.
Riešenie
Zlom nastal v momente, keď projekt získal prístup k AI Factory VEGA v Slovinsku, ktorá je súčasťou európskej iniciatívy EuroHPC. Po prvý raz dostal slovenský medicínsky AI výskum možnosť pracovať na infraštruktúre s výkonom, aký dovtedy nemal k dispozícii.
Na tejto platforme boli k dispozícii najmodernejšie grafické akcelerátory NVIDIA H100, určené špeciálne pre umelú inteligenciu. Výskumníci tu vytvorili celý technologický reťazec od spracovania mamografických snímok až po samotný tréning modelu.
Dáta sa najskôr museli očistiť, optimalizovať a pripraviť tak, aby ich bolo možné efektívne načítavať počas výpočtov. Následne sa spustil proces adaptácie veľkého AI modelu, ktorý sa „učil“ rozumieť jemným detailom mamografie. Nešlo o jednorazový výpočet. Bol to postupný proces, počas ktorého sa model krok za krokom zlepšoval.
Superpočítač sa tak nestal len výkonným nástrojom, ale kľúčovým partnerom výskumu. Umožnil robiť to, čo bolo predtým prakticky nemožné, trénovať obrovský medicínsky AI model naraz z obrovského množstva dát.
Výsledky
Výskumníci ukázali, že umelá inteligencia sa dokáže učiť z mamografických snímok tak, aby postupne rozoznávala rozdiel medzi zdravým tkanivom a zmenami, ktoré môžu signalizovať problém. Inými slovami, systém sa začal učiť „pozerať sa“ na snímky podobným spôsobom ako lekár. Hľadať jemné detaily a malé odchýlky, ktoré môžu byť pre ľudské oko veľmi nenápadné.
Tento pokrok je dôležitý najmä preto, že ide o prvý krok k tomu, aby umelá inteligencia mohla v budúcnosti upozorniť na zmeny, ktoré by si človek nemusel všimnúť na prvý pohľad. Nejde o náhradu lekára, ale o pomocnú ruku, ktorá mu môže pomôcť rozhodovať sa s väčšou istotou, najmä v hraničných a nejednoznačných prípadoch.
Dopad a potenciál do budúcnosti
Ak sa tento výskum podarí ďalej rozvíjať, umelá inteligencia by sa mohla stať tichým pomocníkom pri preventívnych vyšetreniach. Môže zrýchliť vyhodnocovanie snímok, znížiť riziko prehliadnutia drobných zmien a pomôcť zachytiť ochorenie v štádiu, keď je ešte dobre liečiteľné.
Pre ženy to v praxi znamená väčšiu šancu na včasné odhalenie rakoviny a tým aj vyššiu nádej na úplné uzdravenie. Pri negatívnych nálezoch môžu dostať ženy nezávislý a objektívny doplnkový názor a tým si znížia neistotu po skríningu. Hoci je pred vedcami ešte ďalšia práca, už dnes je jasné, že smer, ktorým sa výskum uberá, má veľký zmysel. Cieľ je jednoduchý, ale silný. Využiť moderné technológie tak, aby pomáhali chrániť zdravie a životy žien.
BeeGFS v praxi — Paralelné súborové systémy pre HPC, AI a dátovo náročné úlohy 6 feb - Tento webinár predstaví BeeGFS, popredný paralelný súborový systém navrhnutý na podporu náročných HPC, AI a dátovo intenzívnych pracovných záťaží. Odborníci zo spoločnosti ThinkParQ vysvetlia, ako paralelné súborové systémy fungujú, aká je architektúra BeeGFS a ako sa používa v praxi v akademickom, výskumnom a priemyselnom prostredí.
Keď výrobná linka vie, čo sa stane o 10 minút 5 feb - Každý výpadok na výrobnej linke znamená stres. Stroje stoja, ľudia čakajú, výroba sa spomaľuje a rozhodnutia sa robia pod tlakom. V potravinárstve, najmä pri výrobe plnených cestovinových výrobkov, kde proces prebieha v presne nadväzujúcich technologických krokoch, môže jeden nečakaný problém na konci linky zastaviť celý výrobný tok. Čo keby však výrobná linka dokázala vopred upozorniť, že o pár minút nastane problém? Alebo pomôcť rozhodnúť už počas zmeny, či sa ešte dnes oplatí plánovať balenie? Presne tieto otázky stáli na začiatku spolupráce výskumného tímu, ktorý spojil priemyselné dáta, umelú inteligenciu a superpočítačový výkon.
Kto vlastní AI v rámci organizácie? — Operatívna zodpovednosť 5 feb - Tento webinár sa zameriava na to, ako môžu organizácie nastaviť jasnú operatívnu zodpovednosť a vlastníctvo AI systémov primeraným a prakticky realizovateľným spôsobom. Na základe praktických skúseností z oblasti ochrany osobných údajov, AI governance a compliance sa Petra Fernandes bude venovať modelom riadenia, ktoré fungujú v praxi — pre malé a stredné podniky aj pre väčšie organizácie. Pozornosť bude venovaná interným procesom, ktoré organizáciám pomáhajú udržať kontrolu nad AI systémami v čase, bez zbytočnej administratívnej záťaže.